【现货速发】应用统计

梁涛，西南交通大学数学学院副教授；主要研究方向是不确定性推理、偏微分方程；从事高等数学、线性代数、数学建模、数据库等相关课程的教学和科研工作；出版教材《大学数学》，获全国大学生数学建模优秀指导教师。

0绪论

1数据的可视化分析

1.1单组数据的可视化分析

1.2多组数据的可视化分析

1.3定性数据的可视化分析

1.4信度分析和效度分析

1.4.1信度

1.4.2效度

2随机变量与分布

2.1概率的计算

2.2离散型随机变量的分布

2.2.1二项分布（Binomial Distribution）

2.2.2 超几何分布（Hypergeometric Distribution）

2.2.3泊松分布（Poisson Distribution）

2.3连续型随机变量的分布

2.3.1 均匀分布（Uniform Distribution）

2.3.2 正态分布（Normal Distribution）

3抽样分布

3.1样本均值的分布

3.2样本比例的分布

3.3源于正态分布的3个抽样分布

3.3.1 x2分布

3.3.2t分布

3.3.3F分布

3.4正态性假定的图形检验

4总体参数的估计

4.1单正态总体参数的估计

4.2两正态总体均值差的估计

4.2.1两个独立正态分布总体均值差μ1-μ2的估计

4.2.2配对正态分布总体均值差μ0=4-μ2的估计

4.3总体比例p的估计

4.4样本量的确定

5总体参数的假设检验

5.1假设检验的基本思想

5.2单正态总体均值的显著性检验

5.3两正态总体的均值比较

5.3.1两个独立正态总体的均值比较

5.3.2配对样本的正态总体均值比较

5.4关于总体比例p的假设检验

6方差分析

6.1单因子方差分析

6.1.1方差分析的基本思想

6.1.2单因子方差分析的具体实现

6.2多因子方差分析

6.2.1无重复试验的多因子方差分析

6.2.2有重复试验的多因子方差分析

7相关分析

7.1定性变量之间的相关分析

7.2定量变量之间的相关分析

7.2.1相关分析的基本概念

7.2.2定量变量的相关分析

8回归分析

8.1线性回归分析

8.1.1回归分析的基本思想

8.1.2线性回归分析的具体实现

8.2 Logistic 回归分析

8.2.1 二分类Logistic回归模型

8.2.2二分类Logistic回归分析的具体实现

参考文献